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  <title>模型融合与供应链预测 - Walker_Sue</title>

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        April 16, 2021 am
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            <h1 style="display: none">模型融合与供应链预测</h1>
            
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              <div align='center' ><font size='10'>机器学习-BI</font></div>

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<div align='center' ><font size='5'>Week_09</font></div>
<div align='center' ><font size='5'>模型融合与供应链预测</font></div>

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<h1 id="模型融合与供应链预测"><a href="#模型融合与供应链预测" class="headerlink" title="模型融合与供应链预测"></a>模型融合与供应链预测</h1><h2 id="一、回归算法"><a href="#一、回归算法" class="headerlink" title="一、回归算法"></a>一、回归算法</h2><p><img src="lr01.png" srcset="/walker_sue/img/loading.gif"><br><br></p>
<h3 id="1-常见的回归算法"><a href="#1-常见的回归算法" class="headerlink" title="1.常见的回归算法"></a>1.常见的回归算法</h3><p><br><strong>Linear Regression线性回归</strong><br><br>线性回归也被称为最小二乘回归，通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。</p>
<p><br><strong>Polynomial Regression多项式回归</strong><br><br>在分析数据的时候，我们会遇到不同的数据分布情况，当数据点呈现带状分布的时候我们会选择线性回归的方法去拟合，但是如何数据点是一条曲线的时候使用线性回归的方法去拟合效果就不是那么好了，这个时候我们可以使用多项式回归的方法。多项式回归模型就是利用多项式对数据进行拟合得到的回归模型。</p>
<p><br><strong>Stepwise Regression逐步回归</strong><br><br>在处理多个自变量时，我们可以使用这种形式的回归。这种建模技术的目的是使用最少的预测变量数来最大化预测能力。逐步回归法选择变量的过程包含两个基本步骤：一是从回归模型中剔出经检验不显著的变量，二是引入新变量到回归模型中，常用的逐步回归方法有向前法和向后法。</p>
<p><br><strong>Ridge Regression岭回归</strong><br><br>岭回归是线性回归的重要改进，增加了误差容忍度。如果数据集合矩阵存在多重共线性（数学上称为病态矩阵），那么线性回归对输入变量中的噪声非常的敏感，如果输入变量x有一个微小的变动，其反应在输出结果上也会变得非常大，其解会极为不稳定。为了解决这个问题，就有了优化算法——岭回归。岭回归通过对系数的大小施加惩罚来解决线性回归的一些问题。</p>
<p><br><strong>Lasso Regression套索回归</strong><br><br>套索回归与岭回归类似，会对回归系数的绝对值添加一个罚值。此外，它能降低偏差并提高线性回归模型的精度。与岭回归有一点不同，它在惩罚部分使用的是绝对值，而不是平方值。这导致惩罚（即用以约束估计的绝对值之和）值使一些参数估计结果等于零。使用的惩罚值越大，估计值会越趋近于零。</p>
<p><br><strong>ElasticNet Regression 弹性网络回归</strong><br><br>ElasticNet是Lasso和Ridge回归技术的混合体。岭回归是使用二范数（平方项）来对代价函数进行有偏分析。Lasson回归则是使用一范数（绝对值项）对代价函数进行有偏分析。而ElasticNet是将二者结合，即使用平方项又使用绝对值项。</p>
<p><br><strong>Bayesian Regression贝叶斯回归</strong><br><br>贝叶斯回归可以用于在预估阶段的参数正则化：正则化参数的选择不是通过人为的选择，而是通过手动调节数据值来实现。</p>
<p><br><strong>Robust Regression稳健回归</strong><br><br>当最小二乘法遇到数据样本点存在异常点的时候，Robust回归可用于代替最小二乘法。当然，Robust回归还可以用于异常点检测，或者是找出那些对模型影响最大的样本点。</p>
<p><br><strong>RandomForestRegressor随机森林回归</strong><br><br>随机森林可以应用在分类和回归问题上。实现这一点，取决于随机森林的每颗cart树是分类树还是回归树。如果是回归树，则cart树是回归树，采用的原则是最小均方差。</p>
<p><br><strong>XGBoost回归</strong><br><br>基本所有的机器学习比赛的冠军方案都使用了XGBoost算法。</p>
<p><br><strong>SVR支持向量回归</strong><br><br>SVR回归，就是找到一个回归平面，让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。 由于数据不可能都在回归平面上，距离之和还是挺大，因此所有数据到回归平面的距离可以给定一个容忍值防止过拟合。该参数是经验参数，需要人工给定。</p>
<p><br><strong>Decision Tree Regressor决策树回归</strong><br><br>决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结构。决策树由节点和有向边组成，一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始，待测数据与决策树中的特征节点进行比较，并按照比较结果选择选择下一比较分支，直到叶子节点作为最终的决策结果。</p>
<p><br><strong>Poisson Regression泊松回归</strong><br><br>泊松回归用于描述单位时间、单位面积或者单位容积内某事件发现的频数分布情况，通常用于描述稀有事件（即小概率）事件发生数的分布。<br><br></p>
<h3 id="2-代价函数（Cost-Function）"><a href="#2-代价函数（Cost-Function）" class="headerlink" title="2.代价函数（Cost Function）"></a>2.代价函数（Cost Function）</h3><p>对于回归问题，常用的用于衡量最优解的代价函数为平方误差。平方误差的思想就是将实际样本数据值与我们拟合出的线做对应差值，即计算差距。<br>而为了减少由于极端数据的影响而造成的巨大波动，通常采用类似方差来减少个别数据影响，至于选择平方和作为估计函数，则需从概率分布角度了解其公式来源（统计学中，残差平方和函数可以看成n倍的均方误差）<br><br><br>有了代价函数，从数学上来看，我们求解最优解的问题继而转而变成如何求函数的最小值问题，一般有如下方法：<br></p>
<ul>
<li>最小二乘法（least square method）:最小二乘法算法简单，容易理解，而然在现实机器学习却有其局限性：<ul>
<li>并非所有函数都可以求出驻点，即导数为0的点，f(x)=0</li>
<li>求解方程困难，或求根公式复杂（引入泰勒公式展开？）</li>
<li>导数并无解析解，（多数函数无解析解）</li>
<li>最小二乘法的矩阵公式,计算一个矩阵的逆是相当耗费时间的, 而且求逆也会存在数值不稳定的情况 (比如对希尔伯特矩阵求逆就几乎是不可能的)</li>
</ul>
</li>
<li>梯度下降算法（Gradient Descent）:由于在实际中，最小二乘法遇到的困难和局限性，尤其是多数超定方程组不存在解，我们由求导转向迭代逼近。<ul>
<li>梯度下降算法也是一种优化算法，是求解无约束多元函数极值最早的数值方法，通常也被称作最速下降法。其目的是找到一个局部极小值点；其目标与最小二乘法相同，都是使得估算值与实际值的总平方差尽量小。</li>
<li>实现上，则采用计算数学，迭代法，先给定一初始点，然后向下降最快的方向调整，在若干次迭代之后找到局部最小。梯度下降法的缺点是到最小点的时候收敛速度变慢，并且对初始点的选择极为敏感，梯度下降算法不可避免的会存在陷入局部极小值的情形，这也是梯度下降算法的重大缺陷，其改进大多是在这两方面下功夫。</li>
<li>单元线性回归梯度算法实现</li>
<li>批次梯度下降（Batch Gradient Descent）</li>
<li><strong>随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent）</strong></li>
</ul>
</li>
<li>高斯-牛顿法:高斯-牛顿法是另一种经常用来求解非线性最小二乘的迭代法，其原理是利用了泰勒展开公式，其最大优点是收敛速度快。牛顿算法局限性:<ul>
<li>求矩阵逆，当Hesse矩阵不可逆势无法计算</li>
<li>矩阵的逆计算复杂度为n的立方，当规模很大时，计算量超大，通常改良做法是采用拟牛顿法如BFGS,L-BFGS等</li>
<li>如果初始值离局部极小值太远，Taylor展开并不能对原函数进行良好的近似 <br>

</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h3 id="3-评估指标"><a href="#3-评估指标" class="headerlink" title="3.评估指标"></a>3.评估指标</h3><ul>
<li>平均绝对值误差（MAE）</li>
<li>均方误差(MSE)</li>
<li>均方根误差（RMSE）</li>
<li>可决系数（R^2）</li>
</ul>
<h2 id="二、项目的一般分析流程"><a href="#二、项目的一般分析流程" class="headerlink" title="二、项目的一般分析流程"></a>二、项目的一般分析流程</h2><h3 id="1-业务理解-赛题理解"><a href="#1-业务理解-赛题理解" class="headerlink" title="1.业务理解/赛题理解"></a>1.业务理解/赛题理解</h3><ul>
<li>项目<ul>
<li>项目背景，数据格式</li>
<li>数据分布，label之间的相关性</li>
<li>预测目标，评价体系</li>
</ul>
</li>
<li>比赛<ul>
<li>理解赛题数据和目标</li>
<li>清楚预测指标和评分体系。<br>

</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h3 id="2-数据分析"><a href="#2-数据分析" class="headerlink" title="2.数据分析"></a>2.数据分析</h3><p>1.载入各种数据科学以及可视化库:<br></p>
<ul>
<li>数据科学库 pandas、numpy、scipy；</li>
<li>可视化库 matplotlib、seabon；</li>
<li>其他；</li>
</ul>
<p>2.载入数据：<br></p>
<ul>
<li>载入训练集和测试集；</li>
<li>简略观察数据(head()+shape)；</li>
</ul>
<p>3.数据总览:<br></p>
<ul>
<li>通过describe()来熟悉数据的相关统计量</li>
<li>通过info()来熟悉数据类型</li>
</ul>
<p>4.判断数据缺失和异常<br></p>
<ul>
<li>查看每列的存在nan情况</li>
<li>异常值检测</li>
</ul>
<p>5.了解预测值的分布<br></p>
<ul>
<li>总体分布概况（无界约翰逊分布等）</li>
<li>查看skewness and kurtosis</li>
<li>查看预测值的具体频数</li>
</ul>
<p>6.特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布<br></p>
<p>7.数字特征分析<br></p>
<ul>
<li>相关性分析</li>
<li>查看几个特征得 偏度和峰值</li>
<li>每个数字特征得分布可视化</li>
<li>数字特征相互之间的关系可视化</li>
<li>多变量互相回归关系可视化</li>
</ul>
<p>8.类型特征分析<br></p>
<ul>
<li>unique分布</li>
<li>类别特征箱形图可视化</li>
<li>类别特征的小提琴图可视化</li>
<li>类别特征的柱形图可视化类别</li>
<li>特征的每个类别频数可视化(count_plot)<br>

</li>
</ul>
<h3 id="3-特征工程"><a href="#3-特征工程" class="headerlink" title="3.特征工程"></a>3.特征工程</h3><p>1.异常处理： </p>
<ul>
<li>通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值；</li>
<li>BOX-COX 转换（处理有偏分布）；<br>

</li>
</ul>
<p>2.长尾截断；</p>
<ul>
<li>特征归一化/标准化：</li>
<li>标准化（转换为标准正态分布）；</li>
<li>归一化（抓换到 [0,1] 区间）；</li>
<li>针对幂律分布，可以采用公式: $\log(\frac{1+x}{1+median})$<br>

</li>
</ul>
<p>3.数据分桶：</p>
<ul>
<li>等频分桶；</li>
<li>等距分桶；</li>
<li>Best-KS 分桶（类似利用基尼指数进行二分类）；</li>
<li>卡方分桶；<br>

</li>
</ul>
<p>4.缺失值处理：</p>
<ul>
<li>不处理（针对类似 XGBoost 等树模型）；</li>
<li>删除（缺失数据太多）；</li>
<li>插值补全，包括均值/中位数/众数/建模预测/多重插补/压缩感知补全/矩阵补全等；</li>
<li>分箱，缺失值一个箱；<br>

</li>
</ul>
<p>5.特征构造：</p>
<ul>
<li>构造统计量特征，报告计数、求和、比例、标准差等；</li>
<li>时间特征，包括相对时间和绝对时间，节假日，双休日等；</li>
<li>地理信息，包括分箱，分布编码等方法；</li>
<li>非线性变换，包括 log/ 平方/ 根号等；</li>
<li>特征组合，特征交叉；<br>

</li>
</ul>
<p>6.特征筛选</p>
<ul>
<li>过滤式（filter）：先对数据进行特征选择，然后在训练学习器，常见的方法有 Relief/方差选择发/相关系数法/卡方检验法/互信息法；</li>
<li>包裹式（wrapper）：直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则，常见方法有 LVM（Las Vegas Wrapper） ；</li>
<li>嵌入式（embedding）：结合过滤式和包裹式，学习器训练过程中自动进行了特征选择，常见的有 lasso 回归；<br>

</li>
</ul>
<p>7.降维</p>
<ul>
<li>PCA/ LDA/ ICA；</li>
<li>特征选择也是一种降维<br>

</li>
</ul>
<h3 id="4-建模调参-baseline模型"><a href="#4-建模调参-baseline模型" class="headerlink" title="4.建模调参/baseline模型"></a>4.建模调参/baseline模型</h3><p>1.线性回归模型：</p>
<ul>
<li>线性回归对于特征的要求；</li>
<li>处理长尾分布；</li>
<li>理解线性回归模型；<br>

</li>
</ul>
<p>2.模型性能验证：</p>
<ul>
<li>评价函数与目标函数；</li>
<li>交叉验证方法；</li>
<li>留一验证方法；</li>
<li>针对时间序列问题的验证；</li>
<li>绘制学习率曲线；</li>
<li>绘制验证曲线；<br>

</li>
</ul>
<p>3.嵌入式特征选择：</p>
<ul>
<li>Lasso回归；</li>
<li>Ridge回归；</li>
<li>决策树；<br>

</li>
</ul>
<p>4.模型对比：</p>
<ul>
<li>常用线性模型；</li>
<li>常用非线性模型；<br>

</li>
</ul>
<p>5.模型调参：</p>
<ul>
<li>贪心调参方法；</li>
<li>网格调参方法；</li>
<li>贝叶斯调参方法；<br>

</li>
</ul>
<p>6.baseline模型</p>
<ul>
<li>lr, rf</li>
<li>lightGBM, XGboost<br>

</li>
</ul>
<h3 id="5-模型融合-模型优化"><a href="#5-模型融合-模型优化" class="headerlink" title="5.模型融合/模型优化"></a>5.模型融合/模型优化</h3><p>1.简单加权融合:</p>
<ul>
<li>回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；</li>
<li>分类：投票（Voting)<br>

</li>
</ul>
<p>2.综合：排序融合(Rank averaging)，log融合</p>
<ul>
<li>stacking/blending:</li>
<li>构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。<br>

</li>
</ul>
<p>3.boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）:</p>
<ul>
<li>多树的提升方法<br>

</li>
</ul>
<h1 id="参考资料："><a href="#参考资料：" class="headerlink" title="参考资料："></a>参考资料：</h1><ul>
<li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/269576219">1.常见的10个回归分析模型算法</a></li>
<li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.jianshu.com/p/40e251127025">2.Machine Learning-线性回归算法分析</a></li>
<li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/information">3.零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测</a></li>
</ul>

            </div>
            <hr>
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                <p class="note note-warning">本博客所有文章除特别声明外，均采用 <a target="_blank" href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.zh" rel="nofollow noopener noopener">CC BY-SA 4.0 协议</a> ，转载请注明出处！</p>
              
              
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                      <a href="/walker_sue/2021/04/25/week10-rfm/">
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                        <span class="hidden-mobile">智能供应链与评分卡模型</span>
                        <span class="visible-mobile">Vorheriger</span>
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                  </article>
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                      <a href="/walker_sue/2021/03/17/week8-rfm/">
                        <span class="hidden-mobile">数据分析思维</span>
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<!-- Plugins -->


  
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      var boardCtn = $('#board-ctn');
      var boardTop = boardCtn.offset().top;

      tocbot.init({
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              '  ',
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            ],
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            typed.start();
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        typing("subtitle", "模型融合与供应链预测")
    
  </script>


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    var res = [];
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